Renta
Ramon
renta_total_ramon <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Ramon.xlsx",
sheet = "Renta total", skip = 6) %>%
select(1:5) %>%
rename(anio = "...1",
trimestre = "...2",
renta_total = "(RD+RM)...3",
renta_diferencial = "...4",
renta_monopolio = "...5") %>%
mutate(anio = na.locf(anio),
unidad = "Millones de USD") %>%
select(anio, trimestre, unidad, everything(.)) %>%
filter(trimestre != "Total")
New names:
* `` -> ...1
* `` -> ...2
* `(RD+RM)` -> `(RD+RM)...3`
* `` -> ...4
* `` -> ...5
* ...
renta_total_distribucion_ramon <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Ramon.xlsx",
sheet = 2, skip = 7) %>%
rename(anio = "...1",
trimestre = "...2",
renta_total = "...3",
renta_empresas_directa = Directa,
renta_empresas_con_subsidio = "c/Promoción",
renta_apropiada_otros_total = "...6",
renta_estado_total = "...7",
renta_estado_total_con_promocion = "(sin descontar promoción)",
transferencias_del_estado = "...9",
retenciones = "...10",
regalias_nacion = "Nación",
regalias_provincias = "Provincias",
renta_sobrevaluacion = "...13",
renta_refinadoras = "...14",
renta_consumidores = "...15") %>%
mutate(anio = na.locf(anio),
unidad = "Millones de USD") %>%
select(anio, trimestre, unidad, everything(.))
New names:
* `` -> ...1
* `` -> ...2
* `` -> ...3
* `` -> ...6
* `` -> ...7
* ...
renta_total_distribucion_ramon
Barrera
renta_total_barrera <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Barrera.xlsx",
sheet = 2, skip = 1) %>%
select(-7) %>%
filter(!is.na(anio)) %>%
rename(produccion_petroleo_millones_bbl = "Extracción de petroleo" ,
costo_local_usd_bbl = "Costo local del barril" ,
precio_produccion_local_usd_bbl = "Precio de producción por barril",
precio_wti_usd_bbl = "Precio del barril WTI",
renta_total_millones_usd = "Renta petrolera" ) %>%
group_by(anio) %>%
mutate_all(as.double)
`mutate_all()` ignored the following grouping variables:
Column `anio`
Use `mutate_at(df, vars(-group_cols()), myoperation)` to silence the message.
renta_total_barrera
Campodonico
renta_total_campodonico <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Campodonico.xlsx",
sheet = 1, skip = 1) %>%
filter(anio != "unidad") %>%
rename(produccion_millones_bbl = "Producción",
precio_produccion_local_usd_bbl = "Precio_crudo_interno",
precio_wti_usd_bbl = "WTI",
costo_local_usd_bbl = "Costo_de_Producción_arg",
renta_unitaria_usd_bbl = "Renta_Unitaria",
renta_total_millones_usd = "Renta_Petrolera") %>%
mutate_all(as.double)
renta_distribucion_campodonico <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Campodonico.xlsx",
sheet = 3, skip = 1) %>%
rename(anio ="Años" ,
unidad = "Unidad",
renta_total = "Total",
renta_empresas = "Empresas Privadas",
renta_estado_total = "Estado",
renta_consumidores = "Consumidor") %>%
mutate(unidad = "Millones de USD")
renta_estado_campodonico <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Campodonico.xlsx",
sheet = "Capturada_Estado") %>%
select(-Renta_captada_estado) %>%
rename(anio ="Años" ,
unidad = "Unidad",
regalias = "Regalías",
impuesto_ganancias = Impuesto_a_las_ganancias,
retenciones = Retenciones) %>%
mutate( unidad = "Millones de USD",
retenciones = as.double(retenciones))
NAs introducidos por coerci昼㸳n
renta_total_campodonico
renta_distribucion_campodonico
Mansilla
renta_total_mansilla <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Mansilla.xlsx",
sheet = 1, skip = 1) %>%
rename(anio = Anio,
produccion_millones_bbl = "Extraccion",
precio_produccion_local_usd_bbl = "Precio de produccion",
precio_internacional_usd_bbl = "Precio internacional",
costo_local_usd_bbl = "Costo total",
renta_unitaria_usd_bbl = "Renta petrolera",
renta_total_millones_usd = "Renta petrolera total") %>%
filter(anio != "Unidad") %>%
mutate_all(as.double)
renta_diferencial_y_monopolica_mansilla <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Mansilla.xlsx",
sheet = 2, skip = 1) %>%
rename(anio = Anio,
precio_produccion_arg = "precio de produccion argentina",
precio_poduccion_marginal = "precio de produccion area marginal",
renta_diferencial_argentina = "renta diferencial argentina",
precio_wti = "precio wti",
renta_absoluta_monopolio = "renta absoluta de monopolio",
renta_diferencial_sobre_total = "porcentaje renta diferencial sobre renta total")
renta_distribucion_mansilla <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Mansilla.xlsx",
sheet = 3, skip = 1) %>%
rename(renta_total = "Renta petrolera total",
renta_empresas = "Empresas",
renta_estado_nacional = "Estado Nacional",
renta_estado_provincial = "Estados provinciales",
renta_consumidores = "Refinadores/consumidores")
renta_total_mansilla
renta_diferencial_y_monopolica_mansilla
# renta_distribucion_mansilla
Scheimberg
renta_total_scheimberg <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Scheimberg.xlsx",
sheet = 1, skip = 3) %>%
rename(variable = "...1") %>%
gather(key = anio,
value = valor,
2:4) %>%
filter(!is.na(valor)) %>%
spread(key = variable,
value = valor) %>%
rename(venta_gas_millon_m3 = "Gas (millon m3)",
ingreso_gas_millones_usd = "Gas (millón us$)",
precio_medio_gas_usd_m3 = "Gas (us$/Mm3)",
ingresos_petroleros_totales_millones_usd = "Ingresos Petroleros",
venta_petroleo_miles_m3 = "Petróleo (mil m3)",
ingreso_petroleo_millones_usd = "Petróleo (millón us$)",
precio_medio_petroleo_usd_m3 = "Petróleo (us$/m3)",
costo_boe_usd = "Costo por BOE (en US$)" ,
costos_de_produccion_totales_millones_usd = "Petróleo + Gas (millón us$)",
precio_internacional_usd_bbl = "Precio Internacional (US$/bl)",
renta_petrolera_total_millones_usd = "Renta Petrolera") %>%
mutate_all(as.double)
New names:
* `` -> ...1
renta_distribucion_scheimberg <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Scheimberg.xlsx",
sheet = 2, skip = 3) %>%
rename(variable = "En millones de USD") %>%
gather(key = anio,
value = valor,
2:4) %>%
filter(!is.na(valor),
variable != "En %") %>%
spread(key = variable,
value = valor) %>%
rename(impuesto_ganancias = "Impuesto a las Ganancias",
ingresos_brutos_sellos = "Ingresos Brutos + Sellos",
regalias = "Regalías",
retenciones = "Retención exportación",
subsidio_consumo_gas = "Subsidio consumo gas",
subsidio_consumo_petroleo = "Subsidio consumo petróleo",
subsidio_consumo_total = "Total subsidio consumo",
corporate_take_total = "Total Corporate take",
goverment_take_total = "Total Government take" ) %>%
mutate_all(as.double) %>%
mutate(unidad = "Millones de USD") %>%
select(anio, unidad, everything(.))
tg_empresas_scheimberg <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Scheimberg.xlsx",
sheet = 3, skip = 6) %>%
rename(empresa = "...1") %>%
gather(key = anio,
value = valor,
2:ncol(.)) %>%
filter(!is.na(valor)) %>%
group_by(empresa) %>%
mutate_all(as.double) %>%
rename(resultado_operativo_sobre_activo = valor)
New names:
* `` -> ...1
`mutate_all()` ignored the following grouping variables:
Column `empresa`
Use `mutate_at(df, vars(-group_cols()), myoperation)` to silence the message.
NAs introducidos por coerci昼㸳nNAs introducidos por coerci昼㸳nNAs introducidos por coerci昼㸳nNAs introducidos por coerci昼㸳n
renta_total_scheimberg
renta_distribucion_scheimberg
tg_empresas_scheimberg
renta_total <- renta_total_ramon %>%
group_by(anio) %>%
summarise(ramon = sum(renta_total)) %>%
full_join(renta_total_barrera %>%
select(anio,barrera = renta_total_millones_usd )) %>%
left_join(renta_total_campodonico %>%
select(anio, campodonico = renta_total_millones_usd)) %>%
left_join(renta_total_mansilla %>%
select(anio,mansilla = renta_total_millones_usd )) %>%
left_join(renta_total_scheimberg %>%
select(anio,scheimberg = renta_petrolera_total_millones_usd )) %>%
mutate(unidad = "Millones de USD") %>%
arrange(anio)
Joining, by = "anio"
Joining, by = "anio"
Joining, by = "anio"
Joining, by = "anio"
renta_total
Comparación entre autores
renta_autores <- renta_total_distribucion_ramon %>%
rename(renta_empresas = renta_empresas_con_subsidio) %>%
mutate(regalias = regalias_nacion + regalias_provincias) %>%
select(-c(regalias_nacion , regalias_provincias))%>%
gather(key = tipo_de_renta,
value = valor,
4:ncol(.)) %>%
filter(!(tipo_de_renta %in% c("renta_empresas_directa", "renta_apropiada_otros_total",
# "renta_estado_total",
"renta_estado_total_con_promocion", "transferencias_del_estado" ))) %>%
group_by(anio, unidad, tipo_de_renta) %>%
summarise(valor = sum(valor)) %>%
mutate(autor = "Ramon") %>%
full_join(renta_total_barrera %>%
select(anio, valor = renta_total_millones_usd ) %>%
mutate(autor = "Barrera",
tipo_de_renta = "renta_total"),
by = c("anio", "tipo_de_renta", "valor", "autor")) %>%
full_join(renta_distribucion_campodonico %>%
gather(key = tipo_de_renta,
value = valor,
3:ncol(.)) %>%
mutate(autor = "Campodonico")) %>%
full_join(renta_estado_campodonico %>%
gather(key = tipo_de_renta,
value = valor,
3:ncol(.)) %>%
mutate(autor = "Campodonico")) %>%
full_join(renta_distribucion_mansilla %>%
mutate(renta_estado_total = renta_estado_provincial + renta_estado_nacional ) %>%
select(-c(renta_estado_provincial, renta_estado_nacional)) %>%
gather(key = tipo_de_renta,
value = valor,
3:ncol(.)) %>%
mutate(autor = "Mansilla")) %>%
full_join(renta_distribucion_scheimberg %>%
left_join(renta_total_scheimberg %>%
select(anio, renta_total = renta_petrolera_total_millones_usd)) %>%
rename(renta_estado_total = goverment_take_total,
renta_empresas = corporate_take_total) %>%
gather(key = tipo_de_renta,
value = valor,
3:ncol(.)) %>%
mutate(autor = "Scheimberg") %>%
filter(!(tipo_de_renta %in% c("subsidio_consumo_gas", "subsidio_consumo_petroleo")))) %>%
ungroup() %>%
mutate(unidad = "Millones de USD")
`summarise()` has grouped output by 'anio', 'unidad'. You can override using the `.groups` argument.
Joining, by = c("anio", "unidad", "tipo_de_renta", "valor", "autor")
Joining, by = c("anio", "unidad", "tipo_de_renta", "valor", "autor")
Joining, by = c("anio", "unidad", "tipo_de_renta", "valor", "autor")
Joining, by = "anio"
Joining, by = c("anio", "unidad", "tipo_de_renta", "valor", "autor")
# anio = as.Date(paste0(anio, "-12-31"), format = "%Y-%m-%d"))
renta_autores
# write.csv(renta_autores, "renta_autores.csv")
graf_renta_total_autores <- renta_autores %>%
filter(tipo_de_renta%in% c("renta_total", "renta_estado_total")) %>%
ggplot(aes(anio, valor, color = autor))+
geom_line()+
geom_point()+
facet_wrap(~tipo_de_renta)+
labs(title = "Renta hidrocarburífera",
subtitle = "Comparación de estimaciones. Millones USD",
y = "Millones de USD")+
theme_classic()+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
graf_tipos_renta <- renta_autores %>%
filter(!(tipo_de_renta%in% c("renta_total", "renta_estado_total"))) %>%
ggplot(aes(anio, valor, color = autor))+
geom_line()+
geom_point()+
facet_wrap(~tipo_de_renta)+
labs(title = "Renta hidrocarburífera",
subtitle = "Comparación de estimaciones. Millones USD",
y = "Millones de USD")+
theme_classic()+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
plotly::ggplotly(graf_renta_total_autores)
plotly::ggplotly(graf_tipos_renta)
Costos
YPF_costos <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/YPF costos.xlsx") %>%
select(anio = "Año", lifting_cost = "Costo \"lifting\" al cambio BNA" ,
exp_cost = "Costos de Exploración/boe" ,des_cost= "Costos de Desarrollo/boe",
trans_cost = "Costos de Transporte y otros/boe" ) %>%
mutate(all_cost= lifting_cost +exp_cost +trans_cost + des_cost,
unidad= "USD/BOE", autor = "Propia (YPF)",
anio = as.double(anio))
New names:
* Unidad -> Unidad...3
* Unidad -> Unidad...5
* Unidad -> Unidad...10
* Unidad -> Unidad...15
* Unidad -> Unidad...18
* ...
NAs introducidos por coerci昼㸳n
costos_ypf <- read_csv("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/YPF costos.xlsx - Hoja1.csv",
col_types = cols(`Año` = col_double()), locale = locale(decimal_mark = ",")) %>%
rename(anio = "Año",
costo_produccion_avg = "Costos de Producción Promedio", costo_lifting = 'Costo \"lifting\"',
impuestos = "Costo por Impuestos locales y similares", otros_costos = "Otros Costos") %>%
select(anio, costo_produccion_avg, costo_lifting, impuestos, otros_costos) %>%
filter(!is.na(anio)) %>%
# mutate(costo = str_replace(costo, ",", ".")) %>%
# mutate_all(function(x) str_replace(x, ",", ".")) %>%
mutate_all(as.double) %>%
left_join(tcp_3500 %>% select(anio, tcc =tcc_avg)) %>%
gather(key = variable, value = valor, 2:5 ) %>%
mutate( valor = valor/tcc, unidad= "USD/BOE", autor = "Propia (YPF)")
Duplicated column names deduplicated: 'Unidad' => 'Unidad_1' [8], 'Unidad' => 'Unidad_2' [11], 'Unidad' => 'Unidad_3' [15], 'Unidad' => 'Unidad_4' [19]1 parsing failure.
row col expected actual file
25 A昼㸱o a double Fuente: YPF, S.A. Financial Statements 2008 to 2020 'C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/YPF costos.xlsx - Hoja1.csv'
Joining, by = "anio"
# mice::md.pattern(costos_ypf, rotate.names = T)
#bolivia EMI
costo_bolivia <- read_excel( "/Archivos/repos/hidrocarburos/analisis/data/bolivia/TG YPFB.xlsx",
sheet = "Costos II sin ponderación", skip = 4) %>%
rename(anio = "...1", costo_boe = "u$s/BPE", costo_mmbtu = "u$d/MMBTU") %>%
select(anio, costo_boe, costo_mmbtu) %>%
filter(!is.na(costo_boe)) %>%
mutate(autor = "Mussi (Bolivia)",
anio = as.double(anio))
New names:
* `` -> ...1
* Total -> Total...4
* `` -> ...5
* Total -> Total...8
* `` -> ...9
* ...
# Costos en BOE o bbl
costos <- renta_total_scheimberg %>%
select(anio, costo = costo_boe_usd) %>%
mutate(autor = "Scheimberg") %>%
rbind(renta_total_mansilla %>%
select(anio, costo = costo_local_usd_bbl) %>%
mutate( autor = "Mansilla")) %>%
rbind(renta_total_campodonico %>%
select(anio, costo = costo_local_usd_bbl) %>%
mutate( autor = "Campodonico")) %>%
rbind(renta_total_barrera %>%
select(anio, costo = costo_local_usd_bbl) %>%
mutate( autor = "Barrera")) %>%
rbind(costos_ccnn %>% select(costo= costo_boe, everything(.), -c(fuente, costo_mmbtu))) %>%
# rbind(costos_ypf %>% filter(variable == "costo_produccion_avg") %>% select(anio, costo= valor, autor)) %>%
rbind(YPF_costos %>% select(anio, costo= all_cost, autor)) %>%
# rbind(costo_bolivia %>% select(-costo_mmbtu)) %>%
mutate(unidad = "USD/BOE")
#Costos en BOE
ggplot(costos, aes(anio, costo, color = autor))+
geom_line()+
geom_point()+
labs(title= "Costos de producción hidrocarburífero en Argentina", subtitle = "Comparacion propia (CCNN e YPF) versus otros autores (balances)",
caption = "Nota: Sólo Scheimberg y estimación propia presentan costos en BOE",
y = "USD/barril", x ="Año")+
scale_color_discrete(name= "Autor")+
theme(legend.position = "bottom")#+

# scale_y_continuous(breaks=seq(0,16,2))
#Costos en MMBTU
costos_ccnn %>%
select(-c(fuente, costo_boe)) %>%
mutate(autor = "Argentina (Propia)") %>%
rbind(costo_bolivia %>% select(-costo_boe)) %>%
ggplot( aes(anio, costo_mmbtu, color = autor))+
geom_line()+
geom_point()+
labs(title= "Costos de producción hidrocarburífero en Argentina y Bolivia",
subtitle = "Comparacion propia (CCNN) versus EM (YPFB)",
y = "USD/MMBTU", x ="Año")+
scale_color_discrete(name= "País")+
theme(legend.position = "bottom")#+

writexl::write_xlsx(costos, path = "/Archivos/repos/hidrocarburos/analisis/resultados/argentina/costos.xlsx")
---
title: "R Notebook"
output: html_notebook
---


Cuadro comparativo
```{r}
library(tidyverse)
library(readxl)
library(zoo)
library(ggplot2)
library(readxl)

comparacion_estimaciones_renta_hidrocarburifera <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/comparacion_estimaciones_renta_hidrocarburifera.xlsx") %>% 
  select(-fuente) %>% 
  spread(key = tipo_de_renta,
         value = criterio_calculo)  


# writexl::write_xlsx(comparacion_estimaciones_renta_hidrocarburifera,
#                     path = "cuadro_columnas.xlsx")
```

# Renta

## Ramon
```{r}
renta_total_ramon <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Ramon.xlsx", 
    sheet = "Renta total", skip = 6) %>% 
  select(1:5) %>% 
  rename(anio = "...1",
         trimestre = "...2",
          renta_total = "(RD+RM)...3",
         renta_diferencial = "...4", 
         renta_monopolio = "...5") %>% 
  mutate(anio =  na.locf(anio),
         unidad = "Millones de USD") %>%
  select(anio, trimestre, unidad, everything(.)) %>% 
  filter(trimestre != "Total") 
         

renta_total_distribucion_ramon <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Ramon.xlsx", 
    sheet = 2, skip = 7) %>% 
   rename(anio = "...1",
         trimestre = "...2",
          renta_total = "...3",
         renta_empresas_directa = Directa,
         renta_empresas_con_subsidio = "c/Promoción",
         renta_apropiada_otros_total = "...6", 
         renta_estado_total = "...7",
         renta_estado_total_con_promocion = "(sin descontar promoción)",
         transferencias_del_estado = "...9",
         retenciones = "...10",
         regalias_nacion = "Nación",
         regalias_provincias = "Provincias",
         renta_sobrevaluacion = "...13",
         renta_refinadoras = "...14",
         renta_consumidores = "...15") %>% 
    mutate(anio =  na.locf(anio),
         unidad = "Millones de USD") %>% 
  select(anio, trimestre, unidad, everything(.))
  
renta_total_distribucion_ramon
```



## Barrera
```{r}
renta_total_barrera <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Barrera.xlsx", 
    sheet = 2, skip = 1) %>% 
  select(-7) %>% 
  filter(!is.na(anio)) %>% 
  rename(produccion_petroleo_millones_bbl = "Extracción de petroleo" ,
         costo_local_usd_bbl = "Costo local del barril" ,
         precio_produccion_local_usd_bbl =  "Precio de producción por barril", 
         precio_wti_usd_bbl =  "Precio del barril WTI", 
         renta_total_millones_usd = "Renta petrolera" ) %>% 
  group_by(anio) %>% 
  mutate_all(as.double)
renta_total_barrera
```

## Campodonico
```{r}
renta_total_campodonico  <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Campodonico.xlsx", 
    sheet = 1, skip = 1) %>% 
  filter(anio != "unidad") %>%
  rename(produccion_millones_bbl = "Producción",
         precio_produccion_local_usd_bbl = "Precio_crudo_interno",
         precio_wti_usd_bbl  = "WTI", 
         costo_local_usd_bbl = "Costo_de_Producción_arg",
         renta_unitaria_usd_bbl = "Renta_Unitaria",
         renta_total_millones_usd = "Renta_Petrolera") %>% 
  mutate_all(as.double)

renta_distribucion_campodonico <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Campodonico.xlsx", 
    sheet = 3, skip = 1) %>% 
  rename(anio ="Años"   ,
         unidad = "Unidad",
         renta_total = "Total",
         renta_empresas = "Empresas Privadas",
         renta_estado_total =  "Estado",
         renta_consumidores = "Consumidor") %>% 
  mutate(unidad = "Millones de USD")

renta_estado_campodonico <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Campodonico.xlsx", 
    sheet = "Capturada_Estado") %>% 
  select(-Renta_captada_estado) %>% 
  rename(anio ="Años"   ,
         unidad = "Unidad",
         regalias = "Regalías",
         impuesto_ganancias = Impuesto_a_las_ganancias,
         retenciones = Retenciones) %>% 
  mutate( unidad = "Millones de USD",
          retenciones = as.double(retenciones))
         
         
renta_total_campodonico
renta_distribucion_campodonico
```

## Mansilla
```{r}
renta_total_mansilla  <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Mansilla.xlsx", 
    sheet = 1, skip = 1) %>% 
  rename(anio = Anio,
         produccion_millones_bbl = "Extraccion",
         precio_produccion_local_usd_bbl = "Precio de produccion",
         precio_internacional_usd_bbl  = "Precio internacional", 
         costo_local_usd_bbl = "Costo total",
         renta_unitaria_usd_bbl = "Renta petrolera",
         renta_total_millones_usd = "Renta petrolera total") %>% 
    filter(anio != "Unidad") %>% 
  mutate_all(as.double)

renta_diferencial_y_monopolica_mansilla <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Mansilla.xlsx", 
    sheet = 2, skip = 1) %>% 
  rename(anio = Anio,
         precio_produccion_arg = "precio de produccion argentina",
         precio_poduccion_marginal = "precio de produccion area marginal",
         renta_diferencial_argentina = "renta diferencial argentina",
         precio_wti = "precio wti",
         renta_absoluta_monopolio = "renta absoluta de monopolio",
         renta_diferencial_sobre_total = "porcentaje renta diferencial sobre renta total")

renta_distribucion_mansilla <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Mansilla.xlsx", 
    sheet = 3, skip = 1) %>% 
  rename(renta_total = "Renta petrolera total",
         renta_empresas = "Empresas",
         renta_estado_nacional =  "Estado Nacional",
         renta_estado_provincial =  "Estados provinciales",
         renta_consumidores = "Refinadores/consumidores")

renta_total_mansilla 
renta_diferencial_y_monopolica_mansilla
# renta_distribucion_mansilla
```

## Scheimberg
```{r}
renta_total_scheimberg  <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Scheimberg.xlsx", 
    sheet = 1, skip = 3) %>% 
  rename(variable = "...1") %>% 
  gather(key = anio,
         value = valor,
         2:4) %>% 
    filter(!is.na(valor)) %>% 
  spread(key = variable,
         value = valor) %>% 
  rename(venta_gas_millon_m3 = "Gas (millon m3)",
         ingreso_gas_millones_usd = "Gas (millón us$)",
         precio_medio_gas_usd_m3 = "Gas (us$/Mm3)",
         ingresos_petroleros_totales_millones_usd = "Ingresos Petroleros",
         venta_petroleo_miles_m3 = "Petróleo (mil m3)",
         ingreso_petroleo_millones_usd = "Petróleo (millón us$)",
         precio_medio_petroleo_usd_m3 = "Petróleo (us$/m3)",
         costo_boe_usd = "Costo por BOE (en US$)" ,
         costos_de_produccion_totales_millones_usd = "Petróleo + Gas (millón us$)",
         precio_internacional_usd_bbl = "Precio Internacional (US$/bl)",
         renta_petrolera_total_millones_usd = "Renta Petrolera") %>% 
   mutate_all(as.double)

renta_distribucion_scheimberg <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Scheimberg.xlsx", 
    sheet = 2, skip = 3) %>% 
   rename(variable = "En millones de USD") %>% 
  gather(key = anio,
         value = valor,
         2:4) %>% 
    filter(!is.na(valor),
           variable != "En %") %>% 
   spread(key = variable,
         value = valor) %>% 
  rename(impuesto_ganancias = "Impuesto a las Ganancias",
         ingresos_brutos_sellos = "Ingresos Brutos + Sellos",
         regalias = "Regalías",
         retenciones = "Retención exportación",
         subsidio_consumo_gas = "Subsidio consumo gas",
         subsidio_consumo_petroleo = "Subsidio consumo petróleo",
         subsidio_consumo_total = "Total subsidio consumo",
         corporate_take_total = "Total Corporate take",
         goverment_take_total = "Total Government take" ) %>% 
  mutate_all(as.double) %>% 
  mutate(unidad = "Millones de USD") %>% 
  select(anio, unidad, everything(.))
  
  

tg_empresas_scheimberg <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/Autores/Scheimberg.xlsx", 
    sheet = 3, skip = 6) %>% 
  rename(empresa = "...1") %>% 
  gather(key = anio,
         value = valor,
         2:ncol(.)) %>% 
  filter(!is.na(valor)) %>% 
  group_by(empresa) %>% 
  mutate_all(as.double) %>% 
  rename(resultado_operativo_sobre_activo = valor)

renta_total_scheimberg
renta_distribucion_scheimberg
tg_empresas_scheimberg
```

```{r}
renta_total <- renta_total_ramon %>% 
  group_by(anio) %>% 
  summarise(ramon = sum(renta_total)) %>% 
  full_join(renta_total_barrera %>% 
              select(anio,barrera = renta_total_millones_usd )) %>%
  left_join(renta_total_campodonico %>%
              select(anio, campodonico = renta_total_millones_usd)) %>% 
  left_join(renta_total_mansilla %>% 
              select(anio,mansilla = renta_total_millones_usd )) %>% 
  left_join(renta_total_scheimberg %>% 
              select(anio,scheimberg = renta_petrolera_total_millones_usd )) %>% 
  mutate(unidad = "Millones de USD") %>% 
  arrange(anio)

renta_total
```


## Comparación entre autores
```{r}
renta_autores <- renta_total_distribucion_ramon %>% 
  rename(renta_empresas = renta_empresas_con_subsidio) %>% 
  mutate(regalias = regalias_nacion + regalias_provincias) %>% 
  select(-c(regalias_nacion , regalias_provincias))%>% 
  gather(key = tipo_de_renta,
         value = valor,
         4:ncol(.)) %>% 
  filter(!(tipo_de_renta %in% c("renta_empresas_directa", "renta_apropiada_otros_total",
                               # "renta_estado_total",
                               "renta_estado_total_con_promocion",  "transferencias_del_estado" ))) %>% 
  group_by(anio, unidad, tipo_de_renta) %>% 
  summarise(valor = sum(valor)) %>% 
  mutate(autor = "Ramon") %>% 
  full_join(renta_total_barrera %>% 
              select(anio, valor = renta_total_millones_usd ) %>% 
              mutate(autor = "Barrera",
                     tipo_de_renta = "renta_total"),
            by = c("anio", "tipo_de_renta", "valor", "autor")) %>%
  full_join(renta_distribucion_campodonico %>% 
              gather(key = tipo_de_renta,
                     value = valor,
                     3:ncol(.)) %>% 
              mutate(autor = "Campodonico")) %>% 
  full_join(renta_estado_campodonico %>% 
              gather(key = tipo_de_renta, 
                     value = valor, 
                     3:ncol(.)) %>% 
              mutate(autor = "Campodonico")) %>%
  full_join(renta_distribucion_mansilla %>% 
              mutate(renta_estado_total = renta_estado_provincial + renta_estado_nacional ) %>%
              select(-c(renta_estado_provincial, renta_estado_nacional)) %>%
              gather(key = tipo_de_renta,
                     value = valor,
                     3:ncol(.)) %>% 
              mutate(autor = "Mansilla"))  %>% 
  full_join(renta_distribucion_scheimberg %>% 
              left_join(renta_total_scheimberg %>% 
                          select(anio, renta_total = renta_petrolera_total_millones_usd)) %>% 
              rename(renta_estado_total = goverment_take_total,
                     renta_empresas = corporate_take_total) %>% 
              gather(key = tipo_de_renta,
                     value = valor,
                     3:ncol(.)) %>% 
              mutate(autor = "Scheimberg") %>% 
              filter(!(tipo_de_renta %in% c("subsidio_consumo_gas", "subsidio_consumo_petroleo")))) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(unidad = "Millones de USD")
  # anio = as.Date(paste0(anio, "-12-31"), format = "%Y-%m-%d"))
renta_autores

# write.csv(renta_autores, "renta_autores.csv")
```


```{r}

graf_renta_total_autores <- renta_autores %>% 
  filter(tipo_de_renta%in% c("renta_total", "renta_estado_total")) %>% 
  ggplot(aes(anio, valor, color = autor))+
  geom_line()+
  geom_point()+
  facet_wrap(~tipo_de_renta)+
  labs(title = "Renta hidrocarburífera", 
       subtitle = "Comparación de estimaciones. Millones USD", 
       y = "Millones de USD")+
  theme_classic()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

graf_tipos_renta <- renta_autores %>% 
  filter(!(tipo_de_renta%in% c("renta_total", "renta_estado_total"))) %>% 
  ggplot(aes(anio, valor, color = autor))+
  geom_line()+
  geom_point()+
  facet_wrap(~tipo_de_renta)+
  labs(title = "Renta hidrocarburífera", 
       subtitle = "Comparación de estimaciones. Millones USD", 
       y = "Millones de USD")+
  theme_classic()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

plotly::ggplotly(graf_renta_total_autores)  
plotly::ggplotly(graf_tipos_renta)  
```
# Costos

```{r}
tcp_3500 <- read_csv("/Archivos/repos/hidrocarburos/analisis/resultados/auxiliares/tc_3500.csv") %>% 
  select(-X1)

#costos propios
costos_ccnn <- read_xlsx("/Archivos/repos/hidrocarburos/analisis/resultados/argentina/renta_de_la_tierra_hidrocarburifera_arg.xlsx", sheet = "costos_ccnn") %>%
  select(anio, fuente, costo_boe = precio_costo, costo_mmbtu = precio_costo_mmbtu) %>% 
  filter(anio %in% (1990:2020) & fuente =="Empalme CCNN") %>% 
  mutate(autor = "Propia (Empalme CCNN)")


YPF_costos <- read_excel("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/YPF costos.xlsx") %>%
  select(anio = "Año", lifting_cost = "Costo \"lifting\" al cambio BNA" ,
         exp_cost = "Costos de Exploración/boe" ,des_cost= "Costos de Desarrollo/boe",
         trans_cost = "Costos de Transporte y otros/boe"  ) %>% 
  mutate(all_cost= lifting_cost +exp_cost +trans_cost + des_cost, 
         unidad= "USD/BOE", autor = "Propia (YPF)",
         anio = as.double(anio))

  
#     select(1,2,3)
#    rename(anio = "Año", tc = "Tasa de Cambio BNA",
#          costo_produccion_avg  =   "Costos de Producción Promedio", costo_lifting = 'Costo \"lifting\"', 
#          impuestos = "Costo por Impuestos locales y similares", otros_costos =   "Otros Costos") %>% 
# str(YPF_costos)
names(YPF_costos)
```


```{r}
costos_ypf <-  read_csv("C:/Archivos/Datos/Hidrocarburos/Estimacion calculo renta otros/YPF costos.xlsx - Hoja1.csv",
    col_types = cols(`Año` = col_double()),  locale = locale(decimal_mark = ",")) %>% 
  rename(anio = "Año", 
         costo_produccion_avg  =   "Costos de Producción Promedio", costo_lifting = 'Costo \"lifting\"', 
         impuestos = "Costo por Impuestos locales y similares", otros_costos =   "Otros Costos") %>% 
  select(anio, costo_produccion_avg, costo_lifting, impuestos, otros_costos) %>% 
  filter(!is.na(anio)) %>% 
  # mutate(costo = str_replace(costo, ",", ".")) %>% 
  # mutate_all(function(x) str_replace(x, ",", ".")) %>% 
  mutate_all(as.double) %>% 
  left_join(tcp_3500 %>% select(anio, tcc =tcc_avg)) %>%
  gather(key = variable, value = valor, 2:5  ) %>% 
  mutate( valor = valor/tcc, unidad= "USD/BOE", autor = "Propia (YPF)")

# mice::md.pattern(costos_ypf, rotate.names = T)

```


```{r}
#bolivia EMI
costo_bolivia <- read_excel( "/Archivos/repos/hidrocarburos/analisis/data/bolivia/TG YPFB.xlsx", 
    sheet = "Costos II sin ponderación", skip = 4) %>%
  rename(anio = "...1", costo_boe = "u$s/BPE", costo_mmbtu = "u$d/MMBTU") %>% 
  select(anio, costo_boe, costo_mmbtu) %>%
  filter(!is.na(costo_boe)) %>% 
  mutate(autor = "Mussi (Bolivia)",
         anio = as.double(anio))

# Costos en BOE o bbl
costos <- renta_total_scheimberg %>% 
  select(anio, costo = costo_boe_usd) %>% 
  mutate(autor = "Scheimberg") %>%
  rbind(renta_total_mansilla %>% 
          select(anio, costo = costo_local_usd_bbl) %>% 
          mutate( autor = "Mansilla")) %>%
  rbind(renta_total_campodonico %>% 
          select(anio, costo = costo_local_usd_bbl) %>% 
          mutate( autor = "Campodonico"))  %>% 
  rbind(renta_total_barrera %>% 
          select(anio, costo = costo_local_usd_bbl) %>% 
          mutate( autor = "Barrera")) %>% 
  rbind(costos_ccnn %>% select(costo= costo_boe, everything(.), -c(fuente, costo_mmbtu))) %>%
  # rbind(costos_ypf %>% filter(variable == "costo_produccion_avg") %>% select(anio, costo= valor, autor)) %>% 
  rbind(YPF_costos %>%  select(anio, costo= all_cost, autor)) %>% 
  # rbind(costo_bolivia %>% select(-costo_mmbtu)) %>%
  mutate(unidad = "USD/BOE")

#Costos en BOE
ggplot(costos, aes(anio, costo, color = autor))+
  geom_line()+
  geom_point()+
  labs(title= "Costos de producción hidrocarburífero en Argentina", subtitle = "Comparacion propia (CCNN e YPF) versus otros autores (balances)",
       caption = "Nota: Sólo Scheimberg y estimación propia presentan costos en BOE",
       y = "USD/barril", x ="Año")+
  scale_color_discrete(name= "Autor")+
  theme(legend.position = "bottom")#+
  # scale_y_continuous(breaks=seq(0,16,2))

#Costos en MMBTU
costos_ccnn %>% 
  select(-c(fuente, costo_boe)) %>% 
  mutate(autor = "Argentina (Propia)") %>% 
  rbind(costo_bolivia %>% select(-costo_boe)) %>% 
  ggplot( aes(anio, costo_mmbtu, color = autor))+
  geom_line()+
  geom_point()+
  labs(title= "Costos de producción hidrocarburífero en Argentina y Bolivia", 
       subtitle = "Comparacion propia (CCNN) versus EM (YPFB)",
       y = "USD/MMBTU", x ="Año")+
  scale_color_discrete(name= "País")+
  theme(legend.position = "bottom")#+

writexl::write_xlsx(costos, path = "/Archivos/repos/hidrocarburos/analisis/resultados/argentina/costos.xlsx")

```


